实验设计与大数据处理

《实验设计与数据处理》大作业

班级：环境17研：学号：

1、用Excel （或Origin ）做出下表数据带数据点的折线散点图

余浊（N T U )

加量药（mL)

总氮T N (m g /L )

加量药（mL )

图1

加药量与剩余浊度变化关系图图2 加药量与总氮TN 变化关系图

总磷T P (m g /L )

加量药（mL)

C O

D C r (m g /L )

加量药（mL)

图3 加药量与总磷TN 变化关系图图4 加药量与COD Cr 变化关系图

去除率(%)

加药量(mL)

图5 加药量与各指标去除率变化关系图

2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v 、压头H 和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y 轴图）。

H (m )

Q v (m 3

/h)

图6 离心泵特性曲线

扬程曲线方程为：H=-0.14041Q v 2-0.36394Q v +14.97212 R 2=0.99719

效率曲线方程为：η=-0.02878Q v 2+0.23118Q v -0.00692 R 2=0.99454

3、列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。 (1)

表1 相关系数的计算

吸光度（A ） X X-3B 浓度（mg/L ）

i x x - i y y -

l xy l xx l yy R

0.175 10 -0.51286 -30 47.99 0.822685

2800 0.999896

0.349 20 -0.33886 -20

0.517 30 -0.17086 -10 0.683 40 -0.00486 0 0.854 50 0.166143 10 1.026 60 0.338143 20 1.211 70 0.523143 30

平均值

0.687857

()()

x x y y l R --=

∑

吸光度

X-3B浓度（mg/L）

图7 水中染料活性艳红（X-3B ）工作曲线

一元线性回归方程为：y=0.01714x+0.00229 相关系数为：R 2=0.99975 (2) 代入数据可知：

样品一：x=(0.722-0.00229)/0.01714=42.0(mg/L) 样品二：x=(0.223-0.00229)/0.01714=12.9(mg/L)

4、试找出某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。

表2 某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系分析计算表

序号 x c lgx 1/x 1/c 1 2 106.42 0.30103 0.5 0.00939673 2 3 108.20 0.477121 0.333333 0.00924214 3 4 109.58 0.60206 0.25 0.00912575 4 5 109.50 0.69897 0.2 0.00913242 5 7 110.00 0.845098 0.142857 0.00909091 6 8 109.93 0.90309 0.125 0.0090967 7 10 110.49 1 0.1 0.00905059 8 11 110.59 1.041393 0.090909 0.00904241 9 14 110.60 1.146128 0.071429 0.00904159 10 15 110.90 1.176091 0.066667 0.00901713 11 16 110.76 1.20412 0.0625 0.00902853 12 18 110.00 1.255273 0.055556 0.00909091 13

111.20

1.278754

0.052632

0.00899281

含量c

距离x

图8 某伴生金属c 与含量距离x 关系散点图

含量c

距离x

含量c

距离x

图9 线性函数拟合图10 幂函数拟合

含量c

距离lgx

含量1/c

距离1/x

图11 对数函数拟合图12 双曲函数拟合

线性函数拟合：c=0.1697x+108.13 R 2=0.5525 幂函数拟合： c=106.54x+0.0144 R 2=0.780 对数函数拟合：c=3.6639lgx+106.49 R 2=0.7836 双曲函数拟合：1/c=0.0008(1/x)+0.0089 R 2=0.9292

根据分析可知R 2值越大，某伴生金属含量c 与含量距离x 之间的关系越好。故可得(1/y)=0.009+(0.0008 /x)

5、已知试验指标Y与X1、X2、X3间近似满足关系式：Y＝a+b1X1+b2X2+b3X3+b12X1X2+b23X2X3，试求待定系数，并将回归结果输出。

表3 线性转化后的数据表格

X1X2X3X4(X1X2)X5(X2X3)

1.77 0.47 19.83 0.8319 9.3201

1.23 0.44 15.23 0.5412 6.7012

1.49 -0.27 7.87 -0.4023 -

2.1249

1.42 -0.15 15.74 -0.213 -

2.361

0.91 0.13 11.14 0.1183 1.4482

1.3 0.71 7.36 0.923 5.2256

0.82 -0.25 10.72 -0.205 -2.68

2.42 0.39 8.88 0.9438

3.4632

1.1 -0.92 11.65 -1.012 -10.718

1.17 -0.61 3.78 -0.7137 -

2.3058

对表3数据进行线性回归即可求出各项系数，回归结果如下：

表4 线性回归的方差分析

df SS MS F Significance F

回归分析 5 0.518791 0.103758 234.836 5.03E-05 残差 4 0.001767 0.000442

总计9 0.520558

表5 线性回归系数输出结果

Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower

95%

Upper

95%

Intercept -1.76954 0.035543 -49.7861 9.74E-07 -1.86823 -1.67086 X10.061573 0.02419 2.54536 0.063618 -0.00559 0.128737 X2-0.70765 0.087376 -8.09886 0.001263 -0.95025 -0.46505 X3-0.03515 0.001613 -21.7834 2.63E-05 -0.03963 -0.03067 X4(X1X2) 0.453555 0.065064 6.97086 0.002227 0.272907 0.634203 X5(X2X3) -0.01026 0.003285 -3.12275 0.035432 -0.01938 -0.00114

可知：

b1=0.061573

b2=-0.70765

b3=-0.03515

b12=0.453555

b23=-0.01026

6某给水处理实验对三氯化铁和硫酸铝用量进行优选。

（1）对三氯化铁用量用0.618法进行优选，首先确定第一个点：

①（50-10）×0.618+10=34.72

第二个点：

（50+10）-34.72=25.28

②比①好，则第三个点：

（34.72+10）-25.28=19.44

③比②好，则第四个点：

④（25.28+10）-19.44=15.84

③比④好，以最后试验围（15.84~19.44）的中点作为三氣化铁用量最佳点，则三氣化铁的最佳用量为：（15.84+19.44）/2=17.64（mg/L）。

（2）对硫酸铝用量用0.618法进行优选，先确定第一一个点：

①（8-2）*0.618+2=5.708

第二个点：

②（8+2）-5.708=4.292①比②好，则第三个点：

③（8+4.292）-5.708=6.584③比①好，则第四个点：

④（8+5.708）-6.584=7.124

④比③好，以④作为硫酸铝用量最佳点，则硫酸铝的最佳用量为：7.124mg/L。

6、测定某铜合金中铜含量，五次平行测定的结果是：27.22%、27.20%、27.24%、27.25%、27.15%，计算：（1）平均值；平均偏差；相对平均偏差；标准偏差；相对标准偏差；（2）若已知铜的标准含量为27.20%，计算以上结果的绝对误差和相对误差。

表6 铜合金中铜含量分析计算表

次数铜含量平均

值

偏差

平均

偏差

相对

平均

偏差

标准

偏差

相对

标准

偏差

绝对

误差

相对误差

1 27.22%

27.21

% 0.008%

0.000

296

0.001

0878

0.000

3962

0.0014

561

0.02% 0.0735%

2 27.20% -0.012% 0.00% 0.0000%

3 27.24% 0.% 0.04% 0.1471%

4 27.25% 0.038% 0.05% 0.1838%

5 27.15% -0.062% -0.05% -0.1838% 铜的

标准

含量

27.20%

实验设计与数据处理心得

实验设计与数据处理心得体会刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该就是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理与规律大多由实验推导与论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这就是门难懂的课程,却也就是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也就是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析与处理,获得研究观测对象的变化规律,就是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就就是就是以概率论数理统计、专业技术知识与实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产与科学研究过程中的科学试验,就是产品设计、质量管理与科学研究的重要工具与方法,也就是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计

方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论与处理方法直接应用到试验设计方法。比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差就是进行实验设计与数据评价最关键的一个概念,就是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了她们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了她们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该就是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。比如我对方差分析的理解:方差分析就是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它就是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方与的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种就是无交互作用的方差分析,另一种就是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但就是总体步骤都与单因素实验的方差分析一样。

实验一数据库设计(答案)

实验一数据库设计一、实验目的使用规范的数据库设计方法，分析并设计“FL Y(飞翔)信息管理系统”的数据库。二、实验要求 1. 掌握数据库设计步骤。 2. 掌握数据库概念模型设计，熟练绘制E-R图。 3. 掌握数据库关系模型的设计。三、实验内容实验1－1 “FL Y(飞翔)信息管理系统”数据库需求分析飞翔公司是一家大型批发连锁企业，在全国各地分布多家连锁公司，该公司为了加强信息化管理，准备开发一个信息管理系统，以便对其连锁机构、员工、订单、供应商、零售商和商品等信息进行统一管理。经过需求调研分析，该数据库系统主要包含以下信息： 1)公司信息：主要包括公司名称、公司编号、公司地址、所属区域、公司属性等信息。其中公司属性包括三种类型：总部、直属和加盟。 2)员工信息：主要包括员工的姓名、性别、民族、出生日期、工作日期、婚否、职称、简历、基本工资、所属公司等信息。每个连锁公司有多名员工，每个员工只能属于一个公司。 3)商品信息：主要包括商品名称、商品编号、商品的销售价格、商品的进货价格、商品的类型和该商品的供应商等信息。 4)订单信息：主要包括：订单编号、购买客户、送货方式、付款方式、订货日期、签订该订单的员工，以及该订单中包含的商品、数量、价格和折扣等信息。其中，每张订单由一名员工与一名零售商签订，送货方式包括“送货上门”和“自行提货”两种类型，付款方式包括“现金”、“支票”和“银行卡”三种类型。 5)零售商信息：主要包括零售商的编号、名称、联系人、所属城市、地址、邮编、电子邮箱等信息。零售商是飞翔公司批发销售商品面向的客户。 6)供应商信息：主要包括：供应商的编号、名称、地址等信息。供应商是飞翔公司商品进货的供货方。实验1－2 设计“FL Y(飞翔)信息管理系统”数据库概念模型根据前述实验的需求分析结果，设计“FL Y(飞翔)信息管理系统”数据库E－R模型，如图1.1所示。其中包含的实体集有：“公司机构”、“员工”、“员工工资”、“订单”、“商品”、“商品类型”、“零售商”和“供应商”。各实体集之间的联系如图1.1所示。

实验设计与数据处理

《实验设计与数据处理》大作业班级：环境17研姓名：学号： 1、用Excel （或Origin ）做出下表数据带数据点的折线散点图余浊（N T U ) 加量药（mL) 总氮T N (m g /L ) 加量药（mL ) 图1 加药量与剩余浊度变化关系图图2 加药量与总氮TN 变化关系图总磷T P (m g /L ) 加量药（mL) C O D C r (m g /L ) 加量药（mL) 图3 加药量与总磷TN 变化关系图图4 加药量与COD Cr 变化关系图去除率(%) 加药量(mL)

图5 加药量与各指标去除率变化关系图

2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v 、压头H 和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y 轴图）。 η H (m ) Q v (m 3 /h) 图6 离心泵特性曲线扬程曲线方程为：H=效率曲线方程为：η=+、列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。 (1) 表1 相关系数的计算 Y 吸光度（A ） X X-3B 浓度（mg/L ） i x x - i y y - l xy l xx l yy R 10 -30 2800 20 -20 30 -10 40 ()() i i x x y y l R --= = ∑

50 10 60 20 70 30 平均值 40 吸光度 X-3B浓度（mg/L）图7 水中染料活性艳红（X-3B ）工作曲线一元线性回归方程为：y=+ 相关系数为：R 2= (2) 代入数据可知：样品一：x=样品二：x=、试找出某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。表2 某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系分析计算表序号 x c lgx 1/x 1/c 1 2 2 3 3 4 4 5 5 7 6 8 7 10 1

实验设计与数据处理试题库

一、名词解释：（20分） 1. 准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2. 重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法：对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4?总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5. 试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间二、填空：（20分） 1. 资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2. 划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3. 方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4. 要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5. 减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6. 在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式阶梯式 7. 正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8. 在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2. 统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3. 变异系数的计算方法是（B） 4. 样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5. t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6. 对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7. 进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8. 进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=（A） 9. 进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10. 自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1. 回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次效益，利用回归方程进行预测预报：计算相关系数，对相关系数进行检验 2. 一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3. 田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法五、计算题（25分） 1. 研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy =60, l yy=300,r=0.6。根

小型数据库实验设计报告

MK超市数据库设计实验报告课程名称数据库系统原理成绩评定实验项目名称数据库设计指导教师朱蔚恒实验项目编号实验四实验项目类型设计性学生姓名，学号郭美岑2012050754 梁蕴嘉2012050725 学院公共管理应急管理学院系应急管理专业应急管理

一背景最初的时候，超市管理由人力完成，但是超市的规模越来越大的时候，再以人力管理可能会造成数据缺失冗余等各种各样的问题，而且人力工作效率低。因此用数据库进行管理可以把数据集中、统一、规划，实现科技管理。本数据库主要作用是在一个小超市中，进行对员工档案。库存商品的管理以及销售管理。这个数据库提供的是信息咨询信息检索，信息储存的多项功能。可以实现多项功能。二实验目的 1学习数据库的我们不仅是要了解数据库的基本知识和简单操作，而且要能掌握数据库设计的方法和步骤，而且能自己动手设计出一个能够付诸于实际的数据库，能够为企业或者是小团体带来方便。同时数据库设计也能考察我们对数据库的实际应用能力。三实验步骤 1. 需求分析 2. 概念模型设计（E-R图） 3. 逻辑结构设计 4. 物理结构分析 5. 将SQL语言输入数据库 6. 数据库的实施，包括加载数据库和调试运行程序步骤一：需求分析：主要包括员工档案管理、库存商品管理、销售设计程序，厂商信息员工档案管理：包括员工的基本个人信息（编号姓名性别年龄电话）库存商品信息：包括进货和剩余货物的详细信息，易于查找库存量销售设计程序：包括每次售出商品的详细信息厂商信息：能够查找到每个货物的厂家。查询商品的基本信息（编号名称地址电话号联系人）商品信息:包括商品编号，金额，数量等等具体的功能有：1.输入信息的功能（1）输入商品的信息：包括编号，名称，数量，进货价，和卖出价格（2）需要输入员工的信息：包括姓名，性别，年龄，电话号码等（3）需要输入入库记录信息：包括商品编号，商品名称，商品类别等 2.具有信息储存的功能 3.具有信息浏览的功能 4.具有信息查询的功能 6.具有系统维护功能步骤二：

试验设计与数据处理

试验设计与数据处理方法总述及总结王亚丽（数学与信息科学学院 08统计1班 081120132）摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。 1 试验设计与数据处理基本知识总述 1.1试验设计与数据处理的基本思想试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。 1.2试验设计与数据处理的作用（1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。（2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。（5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。（6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。

1.3试验设计与数据处理应遵循的原则（1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。（2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。（3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。用图形表示如下： 2试验设计与数据处理方法总述和总结 2.1方差分析（1）概念：方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。并由此判断样本究竟是否抽自具有同一均值的总体。（2）优点：方差分析对于比较不同生产工艺或设备条件下产量、质量的差异，分析不同计划方案效果的好坏和比较不同地区、不同人员有关的数量指标差异是否显著时，是非常有用的。（3）缺点：对所检验的假设会发生错判的情况，比如第一类错误或第二类错误的发生。（4）基本原理：方差分析的基本思路是一方面确定因素的不同水平下均值之间的方差，把它作为对由所有试验数据所组成的全部总体的方差的第一个估计值；另一方面再考虑在同一水平下不同试验数据对于这一水平的均值的方差，由此计算出对由所有试验数据所组成的全部数据的总体方差的第二个估计值。比较上述两个估计值，如果这两个方差的估计值比较接近就说明因素的不同水平下的均值间的差异并不大，就接受零假设；否则，说明因素的不同水平下的均值间的差异比较大。

数据库设计性实验报告

数据库系统概论实验报告一、实验题目小型CMS博客系统的设计与实现二、实验要求利用学习的数据库设计的方法和步骤，为选择的应用设计数据库、必要的索引、视图、编写应用程序。三、总的设计思想，及环境语言、工具等 1、建立系统的目的，系统总体概况的介绍进行博客系统开发的主要目的是为了提高自己的实践能力、学会自主开发独立程序，学会将所学知识应用于实践中，并在实践中不断学习。在大学里本人所学的知识大多数是从课本上得到的，而这次是要通过动手来实践，实习对本人来说是一次很好的锻炼。本人所要实现的是一个小型CMS博客系统，用户在注册后可以实现在后台操作数据库更改网站标题、版本号、管理博客、管理日志分类等，在前台可以查看已公开的博客等。本次课程设计初步目标是实现博客的基本功能，在这个基础上对功能进行扩充。 2、选用的语言利用WINDOWS XP结合DREAMWEAVER和access搭建ASP的环境平台，语言采用强大的vbscript。采用了IIS5.1。 3、需求分析的方法和结果通过对现行博客系统的基本功能进行调查，明确了CMS博客系统由查看博客、发表博客、回复博客、管理员通过后台管理登录管理日志分类、修改删除博客、发表新文章、设置主页信息等等。用户对系统的描述如下。 a)用户基本功能 1）匿名用户可以查看用户公开的博客，并且可以通过注册申请成为正式用户。 b)管理员基本功能 1）发表新文章。 2）管理文章、如添加删除等。 3）管理分类，如添加、删除、重命名。 4）设置主页上显示的博客条数或者版本号。数据流图

数据库逻辑模型将图书馆管理系统的E-R图转换为关系数据库的数据模型，其关系模式为：博客用户（用户，密码，邮箱），其中用户为主码；版本信息（版本ID，URL，主页底部信息，副标题），其中版本ID为主码；日志分类信息（编号，分类名称，基本表述（在鼠标放到分类上后显示的小标签））将CMS系统的数据库名定为“SimpleCMS” 数据库模式的规范化各表的函数依赖集： F博客用户={用户→密码}； F类别={分类ID→名称，分类ID→基本描述}； F版本信息={编号→网站名，编号→网址，编号→底部信息，编号→副标题信息}；上述关系模式中不存在对非码依赖的表达式，所有的非主属性对码完全并直接依赖，由此证明，博客数据库中各表均服从BCNF,其规范化程度较高，数据库设计合理。 4、E-R图

实验设计与数据处理试题库

一、名词解释：（20分） 1.准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2.重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法：对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4.总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5.试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间二、填空：（20分） 1.资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2.划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3.方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4.要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5.减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6.在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式阶梯式 7.正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8.在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2.统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3.变异系数的计算方法是（B） 4.样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5.t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6.对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7.进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8.进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=(A) 9.进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10.自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1.回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次效益，利用回归方程进行预测预报：计算相关系数，对相关系数进行检验 2.一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3.田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法五、计算题（25分） 1.研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy=60, l yy=300,r=0.6。根据所得数据建立直线回归方程。（5分）a=2 b=1.8 y=2+1.8 x 2.完成下列方差分析表，计算出用LSR法进行多重比较时各类数据填下表：

数据处理与实验设计小论文

上海大学2014～2015学年秋季学期研究生课程考试课程名称：数据处理与实验设计课程编号：11S009003论文题目：正交实验在锂离子电极材料制备中的应用研究生姓名：李艳峰学号：14722191 论文评语：成绩：任课教师：评阅日期：

正交实验在锂离子电极材料制备中的应用李艳峰（上海大学环境与化学工程学院，上海200444）摘要：锂源、反应温度、反应时间和锂钛摩尔比是影响锂离子电极负极材料Li4Ti5O12制备的重要因素，本文利用正交实验L9 (34)的方法对液相法制备Li4Ti5O12的各种影响因素进行进一步优化，从而得到最优水平组合，并对各种影响因素进行权重分析。最后，利用正交实验确定了液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺：烧结温度为750℃，烧结时间为8h，LiOH·H2O 为锂源，原料中锂钛摩尔比为0.85。关键词：正交实验设计；液相法；影响因素；中图分类号：O242.1文献标识码：A The application of orthogonal experimental design on liquid method in the production of Lithium-ion electrode materials Yanfeng Li (School of Environmental and Chemical Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) Abstract:lithium source, reaction temperature, reaction time and lithium titanium molar ratio are important factors for the preparation of Li4Ti5O12 conditions of liquid method. Based on the single factor experiment, this study use L9 (34) orthogonal experiments to optimized the removal of the preparation of Li4Ti5O12 of liquid method. The optimal technological parameters of solution method determined by the orthogonal experiment were as follows: sintering temperature was 750℃, sintering time was 8 h, the lithium resource was LiOH·H2O and the mole ration of Li to Ti was 0.85. Key words: Orthogonal experimental design;Liquid method; Factors;

试验设计与数据处理课程论文

课程论文课程名称试验设计与数据处理专业2012级网络工程学生姓名孙贵凡学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授

成绩科学研究与数据处理学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136 摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。

数据库实验2：小型数据库设计

题目：自己设计一个小型数据库。个人比较喜欢看电影，于是用Python爬了豆瓣Top250的电影，做了一个关于电影的小型数据库，这里只举一小部分作为例子。关系模式：电影名称关系模式 TITLE(MNO，MNAME) 电影评分关系模式 RATING(MNO，MSCORE) 电影标签关系模式 TAG(MNO，MTAG) 演员关系模式 ACTOR(NAME，BIRTH，STAR，BLOOD) 创建数据表： CREATE TABLE TITLE( MNO CHAR(10) PRIMARY KEY, MNAME CHAR(50) UNIQUE, ); CREATE TABLE RATING( MNO CHAR(10) PRIMARY KEY, MSCORE FLOAT(10), ); CREATE TABLE TAG( MNO CHAR(10) PRIMARY KEY,

MTAG CHAR(20), ); 插入数据： INSERT INTO TITLE(MNO,MNAME) VALUES (1,'肖申克的救赎'), (2,'霸王别姬'), (3,'这个杀手不太冷'), (4,'阿甘正传'), (5,'美丽人生'), (6,'千与千寻'), (7,'泰坦尼克号'), (8,'辛德勒的名单'), (9,'盗梦空间'), (10,'机器人总动员'); SELECT * FROM TITLE INSERT INTO RATING(MNO,MSCORE) VALUES (1,9.6), (2,9.5), (3,9.4), (4,9.4), (5,9.5), (6,9.3), (7,9.3), (8,9.4), (9,9.3), (10,9.3); INSERT INTO TAG(MNO,MTAG) VALUES (1,'犯罪'), (2,'同性'), (3,'犯罪'), (4,'剧情'), (5,'剧情'), (6,'动画'), (7,'灾难'), (8,'剧情'), (9,'科幻'), (10,'动画'); （1）选择评分大于等于9.4的电影；

实验设计与数据处理论文2

医学中的实验设计与数据处理摘要：实验是一切自然学科的基础。实验设计与数据处理在医学中更是发挥着不可估量的作用。正交实验设计中，对实验进行改进，采用极差分析和方差分析法，研究不同改性条件对大豆蛋白乳化性的影响，并找出主要影响因素。通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使医学中更多的生理机制被探索发现，使更多的药物疗法被发明应用，从而更好地拯救患者，造福人类。关键词：医学实验，实验设计，数据处理一，引言实验是自然学科的基础，任何自然科学都离不开实验。科学界中大多数的公式定理都是由实验反复验证而推导出来的，只有经得起实验验证的定理定律才具有普遍实用性。而科学的实验设计是利用已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少实验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法。这就必然涉及到实验的数据处理，也只有对实验得出的数据作出科学合理的处理，才能使实验结果更具说服力。实验设计方法最早应用于农业、生物学、遗传学方面。早在20世纪中期，就有一些欧美国家将实验设计应用于工业生产，以达到减少成本而获取最大利益的目的。随着时间的推移，实验设计越来越受到人们的重视，也开始在各个领域开始广泛的应用。医学是一门将科学和生活紧密结合的学科，因此医学中的实验设计显得尤为的重要。科学的实验设计不仅能起到节约时间，节约成本的作用，还能使分析更具普遍适用性，或减少药物风险，或增强药物疗效，更加福泽患者。二，. 试验设计与数据分析（一）完全随机试验设计与单因素方差分析完全随机试验设计比较简单，处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件,、环境、试验动物差异较小的试验【1】，完全随机试验设计只设置1个试验因素，可采取单因素方差分析，如果有协变量影响，则考虑单因素协方差分析。方差分析的前提条件是样本独立性、正态性和方差齐性【2-3】，若不满足这 3个条件，则需进行平方根转换#对数转换和反正弦转换( 在Excel中通过插入函数或利用 Spss的数据转换命令进行转换) ，或者选择非参数检验( 如秩和检验、符号检验等) 。以上条件中，对独立性要求最严格，但一般都可满足，根据

实验设计与数据处理

试验设计与数据处理学院班级学号学生姓名指导老师

第一章 4、相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ?=?= 故100g 中维生素C 的质量范围为：±。 5、1）、压力表的精度为级，量程为，则 max 0.2 1.5%0.00333 0.375 8 R x MPa KPa x E x ?=?==?=== 2）、1mm 的汞柱代表的大气压为，所以 max 2 0.1330.133 1.662510 8 R x KPa x E x -?=?===? 3）、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ，其中2 9.8/g m s = 则： 3max 33 9.8109.810 1.22510 8 R x KPa x E x ---?=???===? 6. 样本测定值算数平均值几何平均值调和平均值标准差s 标准差σ 样本方差S 2 总体方差σ2 算术平均误差△ 极差R 7、S ?2＝，S ?2＝ F ＝S ?2/ S ?2＝= 而F （）=，= 所以F （）< F < 两个人测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。 |||69.947|7.747 6.06 p p d x =-=>

分析人员A分析人员B 8样本方差1 8样本方差2 10Fa值 104F值 6 68 4705 6 6 88 8.旧工艺新工艺 %% %% %% %% %% %% %% %% %% % % % % t-检验: 双样本异方差假设变量 1变量 2 平均方差观测值139假设平均差0 df8 t Stat-38. P(T<=t) 单尾0 t 单尾临界 P(T<=t) 双尾0 t 双尾临界 F-检验双样本方差分析

数据库实验设计

课程：数据库技术实验一建立数据库实验名称：建立数据库实验内容：在SQL Server环境下建立数据库和维护数据库。实验目的：理解SQL Server数据库的存储结构，掌握SQL Server数据库的建立方法和维护方法。实验方法：在SQL Server环境下用CREATE DATABASE命令建立数据库（注意：需要是系统管理员用户，或者被指定dbcreator固定服务器角色的成员，或者被显式地授予CREATE DATABASE权限，有关权限的内容请课文5.2节）实验要求： 1、根据上体要求创建如下3个数据库： a)创建数据库test1（使用一个数据文件和一个日志文件），要求指定一个数据文件、一个事务日志文件，并把它们安排在不同的硬盘上。 b)创建数据库test2（使用多个数据文件和多个日志文件），要求使用3个数据文件和两个事务日志文件，主数据文件是列表中的第一个文件或者用关键字PRIMARY指定（文件扩展名：主数据文件使用.mdf，次数据文件使用.ndf，事务日志文件使用.ldf）。 c)创建数据库test3（使用文件组），要求使用3个文件组（含主文件组，默认的文件组），每个文件组包含两个数据文件，并且每个文件组要安排在不同的硬盘上。 2、修改建立的test1数据库，为之添加一个5MB大小的新数据文件。 3、修改建立的test2数据库，将其中的主数据文件增加5MB的存储空间。 4、删除建立的数据库test1。实验步骤： 1.1（1）分别在D盘和F盘新建一个SQL server的文件夹（2）点击新建查询（3）输入如下代码 create database tese1 on ( name=tese1, filename='D:\SQL server,mdf', size=10, maxsize=50, filegrowth=5) log on ( name=tese1_log, filename='F:\SQL server.ldf', size=5mb, maxsize=25mb, filegrowth=5mb) 然后点击执行 1.2（1）在E盘新建SQL server文件夹并在这个文件夹中新建两个名为test2和test2_1的文件夹

实验设计与数据处理课后答案

《试验设计与数据处理》专业：机械工程班级：机械11级专硕学号：S110805035 姓名：赵龙第三章：统计推断 3-13 解：取假设H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample Statistics Group N Mean Std. Dev. Std. Error ---------------------------------------------------- x 8 0.231875 0.0146 0.0051 y 10 0.2097 0.0097 0.0031 Hypothesis Test Null hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0 Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0 If Variances Are t statistic Df Pr > t ---------------------------------------------------- Equal 3.878 16 0.0013 Not Equal 3.704 11.67 0.0032 由此可见p值远小于0.05，可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。 3-14 解：用sas分析如下： Hypothesis Test Null hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1 Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1 - Degrees of Freedom - F Numer. Denom. Pr > F ---------------------------------------------- 2.27 7 9 0.2501 由p值为0.2501＞0.05（显著性水平），所以接受原假设，两方差无显著差异第四章：方差分析和协方差分析 4-1 解： Sas分析结果如下： Dependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F

数据库实验六数据库系统设计

实验六数据库系统设计(设计性实验) 一、指导思想根据前期准备阶段的分析和设计报告，综合前面所学的知识点，完成一个完整数据库系统的设计，包括：数据库的建立，数据表的建立，索引、视图的建立，数据安全与恢复机制的建立等二、实验目的及要求本项目的具体内容为完成“学生选课系统”的数据库设计，本系统拟实现对学生基本信息、教师基本信息、课程基本信息、教室基本信息的管理；实现对学生选课过程的管理（学生登录后，查询可开课信息、输入选课信息）；实现对选课数据的后处理；实现对选修课程安排的处理。三、涉及的内容或知识点数据库的基本概念、数据库、数据表的建立、数据的维护与管理；数据查询，视图，数据的备份与恢复等知识点。四、采用的教学方法和手段要求学生使用SQL_sever数据库进行设计，最后提交一份完整的设计报告。内容包括: E-R图及数据库与表设计,视图与索引, 安全与备份机制等。

附一: 数据库系统设计报告学生选课系统设计报告一、选课系统设计概述(目的、任务、开发环境、参考资料) 1.系统设计目的 “学生选课系统”拟实现对学生基本信息、教师基本信息、课程基本信息、教室基本信息的管理；实现对学生选课过程的管理（学生登录后，查询可开课信息、输入选课信息）；实现对选课数据的后处理；实现对选修课程安排的处理。 2.系统完成任务基础信息处理、选课处理模块、选课信息后处理模块及选修课排课模块 3.开发环境硬件环境 CPU: 内存: 磁盘空间: 软件环境操作系统： Windows Xp 数据库：SQL SEVER 4.参考资料或相关网站

二、项目需求分析 ?基础信息处理模块：该模块可完成对选课系统中的基础数据的管理：包括“教师”、“学生”、“课程”、“教室”等基础信息的输入修改等。 ?选课处理模块：该模块可以完成可选课程度的查询、选课信息的输入修改等，数据完整性、安全性等实验可考虑在此处引入； ?选课信息后处理模块：该模块可以完成对学生选课信息的汇总、分析；确定选课是否成功等信息的处理。 ?选修课排课模块：该模块可以完成对已成功选课的学生进行分班，并依据教室、教师、和学生之间的相互关系输出选课课程表。

实验设计与数据处理

Fisher传统的试验设计被誉为第一个里程碑。正交表的构造和开发是第二个里程碑，日本学者田口玄一开开发的SN比试验设计则称为第三个里程碑。第一章试验设计 1.试验包括：验证性试验、探索性试验。 2.试验设计的要求：效率、精度。（效率由设计保证，精度由数据处理、分析保证。） 3.试验方案设计的4个基本要素：目标、目标函数、因素、水平。 4.目标：进行试验所要达到的目的。目标可以定量也可定性。 5.目标函数：表示目标的函数Y(x)。有显示目标函数、隐式目标函数。 6.因素：对目标产生影响的自变量或试验条件，也称因子。分为可控因素与不可控因素。 7.水平：每个因素所处的状态，也称位级。 8.选取因素的原则：抓住主要因素及多因素之间的交互作用；抓住非主要因素，在试验中保持不变，消除其干扰。因素用大写字母表示。

9.按所取因素的多少，可把试验分为单因素试验、两因素试验、多因素试验。 10.交互作用：就是这些因素在同时改变水平时，其效果会超过单独改变某一因素水平时的效果。 11.水平的选取原则：等间距；三水平为宜；是具体的；技术上可行。 12.误差包括：系统误差、随机误差。 13.费希尔Fisher三原则（作用：进行误差控制）：重复测试、随机化、区组控制。 14.重复测试，作用：减小误差。 15.随机化是使系统误差转化为偶然误差的有效方法。原则：进行随机化，使其转化为随机误差。 16.区组控制，原则：机会均等，公平原则。区组控制原则实质上是机会均等原则，实行区组控制，可使设备条件由存在差异转化为没有差异，在区组控制中也把区组当做因素来对待，并称之为区组因素。 17.试验设计法和现行做法的不同点：对于不能实现控制的环境条件及未知原因对试验数据产生的干扰和影响程度，可以做出客观

实验设计与大数据处理

实验设计与数据处理心得

实验一 数据库设计(答案)

实验设计与数据处理

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